Cyfrowe bliźniaki zredefiniowane na dużą skalę

Cyfrowe bliźniaki zredefiniowane na dużą skalę
16 września 2024 OpenText

Cyfrowe bliźniaki zredefiniowane na dużą skalę dla sektora energetycznego i zasobów

Podnieś ludzki potencjał dzięki na nowo zdefiniowanym informacjom

Jako globalne społeczeństwo tak bardzo polegamy na maszynach, że łatwo to przeoczyć.

Polegamy na maszynach, aby zapewniały wodę w kranach, ogrzewały nasze domy i firmy, napełniały nasze samochody benzyną lub elektrycznością, budowały i utrzymywały drogi, transportowały ludzi i towary, dostarczały obrazy medyczne oraz produkowały więcej maszyn. Zarówno firmy, jak i konsumenci tak bardzo polegają na maszynach, że będzie ich budowanych coraz więcej, a ich projekty i wydajność operacyjna będą musiały trwać dłużej bez kompromisów w zakresie bezpieczeństwa. Dostępnych jest mnóstwo danych, które mogą pomóc to osiągnąć, ponieważ „maszyny generują teraz milion razy więcej informacji w ciągu jednego dnia niż wszyscy ludzie na tej planecie przez cały rok”¹.

Wskaźnik między człowiekiem a maszyną

Wszystkie branże korzystają z maszyn, jednak sektor energetyczny i zasobów, w tym przedsiębiorstwa użyteczności publicznej, przemysł naftowy i gazowy, chemiczny, metalurgiczny i wydobywczy, jest najbardziej kapitałochłonny.

W tym sektorze stosunek wartości brutto zakładów, nieruchomości i sprzętu (tzw. „maszyn”) publikowany w corocznym raporcie właściciela aktywów w porównaniu do liczby pracowników (tzw. „ludzi”) wynosi średnio 2 000 000 USD brutto wartości PP&E na jednego pracownika. W porównaniu do wszystkich innych branż średnia wynosi 200 000 USD brutto wartości PP&E na pracownika. To różnica rzędu 10x.

Stosunek między „człowiekiem a maszyną” będzie nadal rósł we wszystkich branżach, a szczególnie w sektorze energetycznym i zasobów, ze względu na ogromne inwestycje kapitałowe w nowe maszyny. Nakłady inwestycyjne w samą branżę energetyczną mają wzrosnąć o 49% w okresie pięciu lat od 2021 do 2025 roku w porównaniu z poprzednimi pięcioma latami². Patrząc długofalowo, roczne inwestycje kapitałowe w branżę energetyczną wynoszą obecnie 3,5 biliona dolarów, a według niektórych szacunków wzrosną do 9,2 biliona dolarów do 2050³.

Cyfrowe bliźniaki będą odgrywać coraz większą rolę w poprawie efektywności operacyjnej i bezpieczeństwa

Ludzie potrzebują maszyn. A maszyny potrzebują ludzi. Jestem pasjonatem tej relacji, ponieważ spędziłem dekadę mojej kariery w usługach terenowych (ludzkiej stronie równania) w sektorze energetycznym oraz kolejną dekadę w przemysłowej instrumentacji procesowej (maszynowej stronie równania).

Wchodząc do branży oprogramowania pięć lat temu, spędzając większość tego czasu w OpenText, otworzyło mi to oczy na ważną rolę, jaką odgrywa oprogramowanie, a w szczególności zarządzanie informacją w łączeniu ludzi i maszyn. Tak jak zarówno ludzie, jak i maszyny muszą być zarządzane, aby osiągnąć najwyższą wydajność, tak samo informacje generowane lub wykorzystywane przez którekolwiek z nich. Im lepiej zarządzane są te informacje, tym bardziej zaufany, autonomiczny i bezpieczny będzie cyfrowy odpowiednik maszyny (lub cyfrowy bliźniak) oraz przepływy pracy, które bezpośrednio wspierają jej wydajność operacyjną. Co więcej, dodając moc AI i LLM, wartość cyfrowych bliźniaków może zostać zmaksymalizowana, aby przewidywać i bezpiecznie reagować na wydajność maszyny.

Cyfrowe bliźniaki zasobów, sprzętu i wspierających przepływów pracy będą odgrywać coraz większą rolę w poprawie efektywności operacyjnej, obniżaniu kosztów, minimalizowaniu ryzyka i przewidywaniu awarii maszyn, zanim one nastąpią. McKinsey & Co szacuje, że globalny rynek technologii cyfrowych bliźniaków będzie rósł o 60% rocznie w ciągu najbliższych pięciu lat, osiągając wartość 73,5 miliarda dolarów do 20274.

Cyfrowe bliźniaki zredefiniowane dzięki zarządzaniu informacją

Często błędnie zakłada się, że cyfrowy bliźniak maszyny to jedynie funkcja jej strumieni sensorów w czasie rzeczywistym i modelu predykcyjnego, który uczy się, jak wygląda dobra, zła i ostrzegawcza wydajność. Chociaż cyfrowy bliźniak rzeczywiście powinien uwzględniać pomiary wydajności w czasie rzeczywistym, istnieje wiele innych aspektów tworzenia prawdziwej cyfrowej reprezentacji maszyny.

Systemy finansowe, takie jak ERP, zawierają informacje potrzebne do stworzenia cyfrowego bliźniaka finansowego zapisu maszyny na przestrzeni czasu. Systemy rejestrowania konserwacji zasobów, takie jak EAM, zawierają informacje do stworzenia cyfrowego bliźniaka zapisu konserwacji maszyny. Aplikacje GIS zawierają informacje do stworzenia cyfrowego bliźniaka zapisu geolokalizacji maszyny. Te przykłady charakterystyk cyfrowego bliźniaka są bardzo ważne dla jego tworzenia, ale wciąż zawierają luki informacyjne potrzebne do stworzenia cyfrowych bliźniaków na skalę, które są zaufane, autonomiczne i bezpieczne. Aplikacje te specjalizują się w zarządzaniu danymi ustrukturyzowanymi (zorganizowanymi w wierszach, kolumnach i kartach) w swoich odpowiednich domenach i działają jako pionowe nici cyfrowej tkaniny reprezentującej cyfrowy bliźniak.

Każda tkanina ma poziome nici, tak samo jest w przypadku tkanin cyfrowych. Oto siedem komponentów zarządzania informacją, które działają jako poziome nici przez cyfrową tkaninę i tworzą zaufany, autonomiczny i bezpieczny cyfrowy bliźniak maszyny w jej cyklu życia na skalę.

Wiedza na nowo zdefiniowana

  • Treści: Instrukcje obsługi sprzętu, karty danych produktów, instrukcje bezpieczeństwa, zlecenia pracy, obrazy instalacyjne itp.
  • GenAI: Inteligentny asystent, który szybko znajdzie odpowiedzi na pytania zawarte w dokumentacji zasobów.

Połączenia na nowo zdefiniowane

  • Sieć biznesowa: Bezpieczne udostępnianie informacji o sensorach maszyny i danych EDI między właścicielem, producentem a dostawcami usług terenowych w celu automatyzacji łańcuchów dostaw i przewidywania awarii.
  • GenAI: Wirtualny doradca, który szybko dostarczy informacje o dostępności części zamiennych, zastępczych lub serwisowych, a także inne dane o transakcjach z dostawcami.

Decyzje na nowo zdefiniowane

  • AI i analityka: Wzbogacenie dokumentacji zasobów, analiza obrazów zasobów pod kątem niebezpiecznych warunków oraz analiza dużych zbiorów danych dotyczących wydajności maszyny.
  • GenAI: Predykcyjna analiza wydajności maszyn na dużą skalę.

Rozmowy na nowo zdefiniowane

  • Wrażenia: Wzmocnij dyskusje na temat zasobów poprzez nagrania z dronów, zarządzanie jakością wsparcia technicznego, crowdsourcingowe informacje o rozproszonych zasobach i inne.
  • GenAI: Tworzenie dostosowanych treści, aby informować właścicieli maszyn o zalecanych usługach w celu spełnienia SLA.

CloudOps na nowo zdefiniowane

  • ITOps: Zarządzanie usługami i operacjami sieciowymi w celu przyspieszenia monitorowania urządzeń, konfiguracji i czasu rozwiązywania problemów.
  • GenAI: Wirtualny agent do szybkiego rozwiązywania problemów, korzystający z wiedzy z biletów serwisowych dotyczących podobnych urządzeń.

Bezpieczeństwo na nowo zdefiniowane

  • Cyber bezpieczeństwo: Obrona przed najbardziej zaawansowanymi cyberatakami na infrastrukturę energetyczną i zasobową.
  • GenAI: Poszukiwanie i wykrywanie zagrożeń cybernetycznych oparte na zachowaniu.

DevOps na nowo zdefiniowane

  • DevOps: Usprawnienie wdrażania oprogramowania, które wspomaga tworzenie i reprezentację cyfrowych bliźniaków zasobów.
  • GenAI: Szybsze dostarczanie aplikacji, rozwój i automatyczne testowanie oprogramowania w celu poprawy jakości, niezawodności i skalowalności cyfrowych bliźniaków.
Pomagamy pewnie realizować najbardziej złożone projekty DevOps, AI, QA i wiele innych dzięki innowacyjnych rozwiązaniom technologicznym.